A partial flow blockage in an assembly of a liquid metal reactor could result in a cooling deficiency of the core. To develop a partial blockage detection system, we have studied the changes of the temperature fluctuation characteristics in the upper plenum according to changes of the t10w blockage conditions in an assembly. We analyzed the temperature fluctuation in the upper plenum with the Large Eddy Simulation (LES) turbulence model in the CFX code and evaluated its statistical parameters. Based on the results of the statistical analyses, we developed a neural network model for detecting a partial flow blockage in an assembly. The neural network model can retrieve the size and the location of a flow blockage in an assembly from a change of the root mean square, the standard deviation, and the skewness in the temperature fluctuation data. The neural network model was found to be a possible alternative by which to identify a flow blockage in an assembly of a liquid metal reactor through learning and validating various flow blockage conditions.
대부분 첨단 동작 인식 컨볼루션 네트워크는 RGB 스트림과 광학 흐름 스트림, 양 스트림 아키텍처를 기반으로 하고 있다. RGB 프레임 스트림은 모양 특성을 나타내고 광학 흐름 스트림은 동작 특성을 해석한다. 그러나 광학 흐름은 계산 비용이 매우 높기 때문에 동작 인식 시간에 지연을 초래한다. 이에 양 스트림 네트워크와 교사-학생 아키텍처에서 영감을 받아 행동 인식을 위한 새로운 네트워크 디자인을 개발하였다. 제안 신경망은 두 개의 하위 네트워크로 구성되어있다. 즉, 교사 역할을 하는 광학 흐름 하위 네트워크와 학생 역할을 하는 RGB 프레임 하위 네트워크를 연결하였다. 훈련 단계에서 광학 흐름의 특징을 추출하고 교사 서브 네트워크를 훈련시킨 다음 그 특징을 학생 서브 네트워크를 훈련시키기 위한 기준선으로 지정하여 학생 서브 네트워크에 전송한다. 테스트 단계에서는 광학 흐름을 계산하지 않고 대기 시간이 줄어들도록 학생 네트워크만 사용한다. 제안 네트워크는 실험을 통하여 정확도 면에서 일반 이중 스트림 아키텍처에 비해 높은 정확도를 보여주는 것을 확인하였다.
The flow stress value was calculated by comparing predicted and measured roll force. Using basic on-line roll force model and logged mill data the flow stress equation of high strength steel for automobile was derived. The flow stress equation consists of the flow stress equation of carbon steel and flow stress factor calculated by neural network with input parameters not only carbon contents, strip temperature, strain, and strain rate, but also compositions such as Mn, p, Ti, Nb, and Mo. Using the flow stress equation and basic roll force model, precision roll force model of high strength steel for automobile was derived. Using test set of logged mill data the flow stress equation was verified.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권6호
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pp.1649-1667
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2012
In order to improve the accuracy and universality of the flow metric correlation analysis, this paper firstly analyzes the characteristics of Internet flow metrics as random variables, points out the disadvantages of Pearson Correlation Coefficient which is used to measure the correlation between two flow metrics by current researches. Then a method based on Symmetrical Uncertainty is proposed to measure the correlation between two flow metrics, and is extended to measure the correlation among multi-variables. Meanwhile, the simulation and polynomial fitting method are used to reveal the threshold value between different correlation degrees for SU method. The statistical analysis results on the common flow metrics using several traces show that Symmetrical Uncertainty can not only represent the correct aspects of Pearson Correlation Coefficient, but also make up for its shortcomings, thus achieve the purpose of measuring flow metric correlation quantitatively and accurately. On the other hand, reveal the actual relationship among fourteen common flow metrics.
In this paper, the cause of the discrepancy of the inlet and outlet flow of the lubricating oil feed pump was analyzed by the flow measurement and the analysis of the flow network. At first, we thought that the flow difference was induced by a leak in the middle of the flow network. But, through the flow measurement using ultrasonic flow meter and the performance analysis of the pump, we knew that the cause of the flow difference was due to a drop in efficiency of the pump according to the pressure drop of the outlet. Also, we knew that the shape of the piping had no effect on the efficiency of the pump.
An improved hydrostatic unit(HSU) model is proposed by considering the flow loss in order to analyze the power flow characteristics of a hydromechanical transmission(HMT) and a network analysis algorithm is presented to determine the torque and speed of each element of the HMT. To calculate the torque and flow loss of a pump and a motor in HSU, an effort and flow concept is introduced, which can be used to establish a torque and speed matrix in the network analysis. It is found from the network analysis that magnitude of the HSU stroke increases to maintain the same output speed in order to compensate the flow Boss in the HSU and the efficiency of the HMT shows the lowest value in the 1st speed since the HSU has the largest flow loss in the 1st speed and the flow loss decreases as the speed ratio upshifts.
한국시뮬레이션학회 1998년도 The Korea Society for Simulation 98 춘계학술대회 논문집
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pp.11-16
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1998
The classical algorithm for solving liner network flow problems are primal cost improvement method, including simplex method, which iteratively improve the primal cost by moving flow around simple cycles, which iteratively improve the dual cost by changing the prices of a subset of nodes by equal amounts. Typical iteration/shortest path algorithm is used to improve flow problem of liner network structure. In this paper we stdudied about the implemental method of shortest path which is a practical computational aspects. This method can minimize the best neighbor node and also implement the typical iteration which is $\varepsilon$-CS satisfaction using the auction algorithm of linear network flow problem
Earthquakes are natural disasters that cause serious social disruptions and economic losses. In particular, they have a significant impact on critical lifeline infrastructure such as urban water transmission networks. Therefore, it is important to predict network performance and provide an alternative that minimizes the damage by considering the factors affecting lifeline structures. This paper proposes a probabilistic reliability approach for post-hazard flow analysis of a water transmission network according to earthquake magnitude, pipeline deterioration, and interdependency between pumping plants and 154 kV substations. The model is composed of the following three phases: (1) generation of input ground motion considering spatial correlation, (2) updating the revised nodal demands, and (3) calculation of available nodal demands. Accordingly, a computer code was developed to perform the hydraulic analysis and numerical modelling of water facilities. For numerical simulation, an actual water transmission network was considered and the epicenter was determined from historical earthquake data. To evaluate the network performance, flow-based performance indicators such as system serviceability, nodal serviceability, and mean normal status rate were introduced. The results from the proposed approach quantitatively show that the water network is significantly affected by not only the magnitude of the earthquake but the interdependency and pipeline deterioration.
네트워크 장비의 하드웨어 영역과 소프트웨어 영역을 분리하고 오픈소스 기반의 소프트웨어를 사용하여 네트워크를 정의하는 차세대 네트워크 기술인 SDN의 등장으로 기존 네트워크 체계가 가지고 있던 복잡성과 확장성의 문제를 해결하고 저비용으로 사용자의 환경과 요구조건에 맞춤형 네트워크 구성이 가능해졌다. 하지만, 컨트롤러와 스위치 간에 발생하는 많은 제어 통신으로 인한 네트워크의 부하가 발생할 수 있다는 구조적 단점을 가지고 있어 이를 효과적으로 해결하기 위한 네트워크 부하분산에 대한 많은 연구가 선행되었다. 특히 플로우 테이블과 관련된 부하분산 기법의 기존 연구에서는 플로우 엔트리에 대한 고려 없이 진행된 연구가 많아서 플로우 수가 많아지게 되면 패킷 처리속도가 떨어져 오히려 부하를 가중시키는 결과를 가져오기도 했는데, 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 실시간으로 플로우를 모니터링하고 동적 플로우 관리 기법을 적용하여 플로우 수를 적정 수준으로 조절하면서도 높은 패킷 처리속도를 유지할 수 있는 새로운 네트워크 부하분산 기법을 제안한다.
This study was carried out to investigate the effect of design parameters on the volume flow-rate and the noise level and to finally find the optimal design variables. Eighteen cross-flow fans were designed by the method of orthogonal array, and the flow-rate and the noise level were measured. These data were analyzed by the neural network system. The effects of eight design variables(scroll exit angle, scroll arc length et al.) on the fan performance and the noise level were valuated and discussed. This experiment shows that the design solutions suggested by neural network system may increase its volume flow-rate and reduce noise simultaneously.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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